OpenAIによるChatGPTの登場を受けて、ジェネレーティブAIは広告主を魅了する業界の最新の注目技術となっている。少なくとも71%のエージェンシーがAIを取り入れ、チャットボットや言語モデリングなどの内部プロセスに活用している。

しかし、「クライアント側はAIソリューションを手に入れることを急いでいない」と、エージェンシーの幹部たちは言う。

「（AIの広告活用に関して）業界を率いるような取り組みをしたいと思っているクライアントは非常に少ない」と、デロイトデジタル（Dloitte Digital）の米国最高マーケティング責任者であるマーク・シンガー氏は言う。「非常に興味深いと思いつつ、自分にとって何ができるのか試してみよう、と全員が思っている」。

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広告の未来にAIが重要な位置づけを持つ

AIにはブラックボックス問題がある。まだAIシステムがどのように計算や決定を下すのかを人間が理解していないという問題だ。このことが、この技術の発展に伴う細かなニュアンスにまだ追いついていない広告主たちのあいだで問題となっているかもしれない。

しかし、AIは確かに注目の的だ。今年のカンヌライオンズ国際クリエイティブフェスティバルのバズワードであり、昨年のAIを活用した広告費はスタティスタ（Statista）のデータプラットフォームによると3兆7000億ドル（約545兆円）に達すると言われている。

多くのエージェンシー幹部は、広告の未来にAIが重要な位置づけを持つことに同意しているが、それが具体的にどのようなものであるかについては意見が一致していない。なお、米国政府は今年の5月に初めてAIに関する方針を発表した。

人工知能自体は新しいものではなく、初出は1950年代までさかのぼる。オムニコムグループ（Omnicom Group）の機械学習の取り組みやビジネスアプリケーションについては、10年前にさかのぼる。同様にデロイトデジタルは、2018年のマグネティックメディアオンライン（Magnetic Media Online）の人工知能プラットフォームビジネスを含む、いくつかのAI関連の買収を行ってきた。しかし、昨年11月のChatGPTの導入は、Googleバード（Google Bard）などとのあいだでジェネレーティブAIの競争を引き起こし、広告主の関心を引きつけた。

興味を持ちつつも躊躇いがある

エージェンシーがAIを活用した提案を行う一方、クライアントはAIに完全にコミットすることに対して躊躇しており、製品の実装よりもAIについて学ぶことに関心を持っていると、幹部たちは言う。現在はエージェンシーたちが手取り足取り、ガイドすることが必要となっている。

「私たちはまだ、先人たちの積み重ねの上で努力を続けている形だ」と、マーケティングエージェンシーのVMLY&Rで最高イノベーション責任者を務めるブライアン・ヤマダ氏は言った。「私たちはまだ非常に慎重でなければならず、エンドツーエンドの透明性を持たない場合、ほかのリスクをどのように最適に軽減するかを理解しなければならない」。

VMLY&Rは、ウェンディーズ（Wendy’s）、コルゲート（Colgate）、スターバックス（Starbucks）などのブランドと仕事をしている。現在のクライアントの半数以上がAIに関心を示しているが、主な興味はAIが具体的に何をできるかに関する学習の範囲にとどまっているという。DIGIDAYの取材に応じたほかの3つのエージェンシー、オーシャンメディア（Ocean Media）、クリスピンポーター・アンド・ボガスキー（Crispin Porter + Bogusky）、デロイトデジタルでも同じ状況だ。

「興味深いポテンシャルがたくさんある。しかしそこにはリスクもたくさんある。ただし、理解は深まっている」と、シンガー氏は言う。「究極的にはAIをどう使うか、どのように機能するかを本当に理解している人は（まだ）いないようだ」。

AIはまだ、それだけで完結する広告ツールではない

画像生成やコンテンツ生成などのAIツールは消費者を興奮させているものの、マーケターや広告主は、日常の人々とは異なる基準に縛られている。規制、データプライバシー、コンテンツ所有権といったことを考慮しなければならない。そして、AIはそれだけで完結する広告ツールとして使えることが証明されておらず、エージェンシーはまだ人間の監督と介入を（AIよりも）優先させている。

これまでのところ、デロイトデジタルのチームは物理的な実世界の活動がデジタルで再現される「デジタルツイン」プロセスを、クライアント向け技術としてテストしている。たとえば、デロイトのクライアントがターゲットとなる特定の属性グループに基づいて、場所や天候に応じて広告がパフォーマンスをどう変化させるかを知りたい場合、デジタルツインはそれを仮想的に再現して仮説を立てることができる。「すでに活動をシミュレーションした後なら、より高い確信度で挑戦度の高い決定を下すことができる」とシンガー氏は言う。

一方、ほかのエージェンシーはA/Bテスト、コピーエディティング、ビジュアルアセットの生成、データ処理などのためにAIを使用して、より迅速にプロセスを進めている。幹部たちによれば、これらのツールをテストする際のコストは、バードやChatGPTなどのAIサービスの料金支払いとなるようだ。（AI広告費に関して、具体的な詳細を提供する幹部はいなかった）。

学習機会の提供が鍵

エージェンシーの幹部たちによると、クライアントにAIを使って何ができるか理解してもらうためには、機械学習やAIツールのトレーニングに使用されるデータ、使用されているAIツール、エージェンシーがそれらをどのように使用しているか、に関して透明性を確保することが不可欠になってきている。

「アナリティクス部門はAIモデルのトレーニングのために個人を特定する情報を保存していない」と、オーシャンメディアのアナリティクス部門で最高技術責任者を務めるアンマリー・ターピン氏は話す。

一方でVMLY&Rは、機械に入力されるデータポイントから、そのデータを処理するソフトウェアプログラムまでの過程をクライアントに丁寧に説明するという。このプロセスを同社はマッピングと呼んでいる。

「今、クライアントたちはAIに興味を持ちつつも、数年前にクールなもの全般がAIと呼ばれた時のような警戒心は持っていない」とターピン氏は述べ、「これらAIツールに興味を持つクライアントたちは、技術的な進歩があったことでこれらのツールをますます受け入れられるようになったのかもしれないし、もしくは複雑なプロセスよりも結果により興味を持つようになっただけかもしれない」と話す。

また、「5年から10年前に比べて、今日、ブラックボックスを使って仕事をすることが許されていると感じている」とターピン氏は付け加え、「（AI）は少しの時間でたくさんのことをできる」と言い添えた。

［原文: AI’s ‘black box’ problem has clients cautious but curious, agency execs say ］

Kimeko McCoy（翻訳：塚本 紺、編集：島田涼平）